%0 Journal Article
%T 利用Bayesian-MCMC方法进行畜禽复杂离散性状QTL定位
%A 刘剑锋
%A 张沅
%A 张勤
%A 王立贤
%A 张纪刚
%J 中国科学 生命科学
%P 240-246
%D 2006
%R 10.1360.052005-32
%X 复杂离散性状由于表型数据呈离散分布并且提供信息量过小,因此很难用常规的统计方法对此类性状的QTL进行定位研究.Bayesian-MCMC方法是复杂离散性状QTL定位的重要手段,该方法通过所有先验信息来推导QTL参数的后验分布并利用MarkovChain随机过程进行抽样的方法对目标参数进行统计推断.利用MonteCarlo方法,针对畜禽远交群体模拟产生多个全同胞家系的2级分类复杂离散性状,然后基于IBD方差组分的随机模型的定位策略,同时利用MCMC的3种不同抽样技术(Gibbs抽样、Metropolis抽样和ReversibleJumpMCMC抽样)产生相应QTL参数的后验样本,并进行了目标参数的Bayesian统计推断.结果表明:Bayesian-MCMC方法能够对不同家系结构和QTL效应水平下复杂离散性状QTL进行有效检测;当家系含量增加时,QTL定位的精确性和准确性提高,并可适用于效应更小QTL的检测.
%K QTL定位
%K Bayesian-MCMC方法
%K 远交群体
%K IBD方差组分随机模型
%K 复杂离散性状
%U http://life.scichina.com:8082/sciC/CN/abstract/abstract402411.shtml